Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "robust procedure" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Two procedures for robust monitoring of probability distributions of economic data stream induced by depth functions
    Autorzy:
    Kosiorowski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/406469.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    data stream
    robust procedure
    statistical depth function
    Opis:
    Data streams (streaming data) consist of transiently observed, evolving in time, multidimensional data sequences that challenge our computational and/or inferential capabilities. We propose user friendly approaches for robust monitoring of selected properties of unconditional and conditional distributions of the stream based on depth functions. Our proposals are robust to a small fraction of outliers and/or inliers, but at the same time are sensitive to a regime change in the stream. Their implementations are available in our free R package DepthProc.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2015, 25, 1; 55-79
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robustness of Depth Based Classification Rules
    Odporność metod klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906294.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Robust statistical procedure
    discriminant rule
    statistical depth function
    Opis:
    W referacie proponujemy kilka reguł klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi. Badamy ich właściwości m. in. na różnych zbiorach danych generowanych przez wielowymiarowe skośne rozkłady, rozkłady o tłustych ogonach i mieszaniny takich rozkładów.
    In this paper we propose several classification rules based on data depth concept. We study a performance of the propositions on various multivariate data sets simulated from skewed, fat tailed distributions and mixtures of them.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interactive evolutionary multiobjective optimization driven by robust ordinal regression
    Autorzy:
    Branke, J.
    Greco, S.
    Słowiński, R.
    Zielniewicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200702.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    evolutionary multiobjective optimization
    interactive procedure
    robust ordinal regression
    Opis:
    This paper presents the Necessary-preference-enhanced Evolutionary Multiobjective Optimizer (NEMO), which combines an evolutionary multiobjective optimization with robust ordinal regression within an interactive procedure. In the course of NEMO, the decision maker is asked to express preferences by simply comparing some pairs of solutions in the current population. The whole set of additive value functions compatible with this preference information is used within a properly modified version of the evolutionary multiobjective optimization technique NSGA-II in order to focus the search towards solutions satisfying the preferences of the decision maker. This allows to speed up convergence to the most preferred region of the Pareto-front.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2010, 58, 3; 347-358
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Improving logic-based Benders’ algorithms for solving min-max regret problems
    Autorzy:
    Assunção, Lucas
    Santos, Andréa Cynthia
    Noronha, Thiago F.
    Andrade, Rafael
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2099670.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    robust optimisation
    min-max regret problem
    Benders’ decomposition
    warm-start procedure
    Opis:
    This paper addresses a class of problems under interval data uncertainty, composed of min-max regret generalisations of classical 0-1 optimisation problems with interval costs. These problems are called robust-hard when their classical counterparts are already NP-hard. The state-of-the-art exact algorithms for interval 0-1 min-max regret problems in general work by solving a corresponding mixed- -integer linear programming formulation in a Benders’ decomposition fashion. Each of the possibly exponentially many Benders’ cuts is separated on the fly by the resolution of an instance of the classical 0-1 optimisation problem counterpart. Since these separation subproblems may be NP-hard, not all of them can be easily modelled using linear programming (LP), unless P equals NP. In this work, we formally describe these algorithms through a logic-based Benders’ decomposition framework and assess the impact of three warm-start procedures. These procedures work by providing promising initial cuts and primal bounds through the resolution of a linearly relaxed model and an LP-based heuristic. Extensive computational experiments in solving two challenging robust-hard problems indicate that these procedures can highly improve the quality of the bounds obtained by the Benders’ framework within a limited execution time. Moreover, the simplicity and effectiveness of these speed-up procedures make them an easily reproducible option when dealing with interval 0-1 min-max regret problems in general, especially the more challenging subclass of robust-hard problems.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2021, 31, 2; 23--57
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stability and conditional Γ-minimaxity in Bayesian inference
    Autorzy:
    Męczarski, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1340709.pdf
    Data publikacji:
    1993
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    conditional Γ-minimax action
    stability of a statistical procedure
    robust Bayesian analysis
    Opis:
    Two concepts of optimality corresponding to Bayesian robust analysis are considered: conditional Γ-minimaxity and stability. Conditions for coincidence of optimal decisions of both kinds are stated.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 1; 117-122
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies